一、Event(事件) Event是Actor產生的記錄狀態變化的日志，由StateId(狀態Id)，UID(冪等性控制)，TypeCode(事件類型)，Data(事件數據)，Version(事件版本)，Timestamp(時間戳)組成。 　　持久化：Ray提供 ...

CAP原理中，有三個要素： 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分區容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是，這三個要素最多只能同時實現兩點，不可能三者兼顧。因此在進行分布式架構設計時，必須做出取舍。而對於分布式數據 ...

最終一致性，從其名字看，已經放棄了強一致性，如果出現異常情況，很有可能會產生主業務已提交，邊緣業務最終也沒能一致的情況。如網絡持續不通，一段時間重試后，任務不得不放棄 因此最終一致性還有一層隱含信息->做好最終不一致的備案，否則可能造成不可預期的問題。 目前做法 和事務型數據庫一同提交 ...

1. 規避分布式事務——業務整合 業務整合方案主要采用將接口整合到本地執行的方法。拿問題場景來說，則可以將服務 A、B、C 整合為一個服務 D 給業務，這個服務 D 再通過轉換為本地事務的方式，比如 ...

消息發送一致性 微服務架構下，需要通過網絡進行通信，就自然引入了數據傳輸的不確定性，也就是CAP原理中的P-分區容錯，而這里的消息發送一致性是可靠消息的保證。 生成消息的業務動作與消息發送的一致（e.g： 如果業務操作成功，那么由這個業務操作所產生的消息一定會成功投遞出去，否則就丟失消息 ...

（一）問題的起源 在電商等業務中，系統一般由多個獨立的服務組成，如何解決分布式調用時候數據的一致性？ 具體業務場景如下，比如一個業務操作，如果同時調用服務 A、B、C，需要滿足要么同時成功；要么同時失敗。A、B、C 可能是多個不同部門開發、部署在不同服務器上的遠程服務 ...

強一致性、弱一致性、最終一致性 版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 強一致性：系統中的某個數據被成功更新后，后續任何對該數據的讀取操作都將得到更新后的值； 弱一致性：系統中的某個數據被更新后，后續對該數據的讀取操作可能得到更新后的值，也可能是更改 ...

（一）問題的起源 在電商等業務中，系統一般由多個獨立的服務組成，如何解決分布式調用時候數據的一致性？ 具體業務場景如下，比如一個業務操作，如果同時調用服務 A、B、C，需要滿足要么同時成功；要么同時失敗。A、B、C 可能是多個不同部門開發、部署在不同服務器上的遠程服務。 在分布式系統來說 ...